배열 레이아웃 최적화로 24요소 38GHz 활성 비동기 밀리미터파 이미징 성능 향상

본 논문은 활성 비동기 밀리미터파(AIM) 이미징 시스템에서 수신 안테나 배열의 설계가 이미지 재구성 품질에 미치는 영향을 체계적으로 조사한다. AIM은 각 안테나 쌍의 교차상관을 통해 장면의 가시함수(V(u,v))를 샘플링하고, 이를 역푸리에 변환하여 장면 강도 I(α,β)를 복원한다. 따라서 배열에 존재하는 고유 기저(베이스라인)의 수와 분포가 직접적으로 공간 주파수 커버리지를 결정한다. 기존 연구에서는 다중 안테나가 제공하는 샘플 수가 충분히 많아 보이지만, 구조화된 배열(예: 원형, 격자)에서는 동일한 기저가 중복되어 고유 샘플이 제한된다. 이러한 중복은 측정 강건성을 높일 수는 있으나, 실제로는 새로운 공간 주파수 정보를 제공하지 않아 재구성 품질을 저해한다. 연구는 48개의 가능한 위치 중 24개의 안테나를 배치하는 문제를 설정하고, 세 가지 배열을 설계하였다. 첫 번째는 전통적인 원형 배열로, 대칭성이 높아 구현이 용이하지만 고유 샘플이 289개에 불과했다. 두 번째는 무작위 탐색(random-search) 방식으로 6백만 개의 후보를 평가해 고유 샘플을 477개까지 늘렸다. 그러나 이 방식은 해상도와 시야(FOV) 제약을 고려하지 않아, 큰 기저가 부족해 PSF가 넓어지는 단점이 있었다. 세 번째는 다목적 유전 알고리즘(MO) 기반 최적화로, 고유 샘플 수, 해상도(θ_HP​BW≈0.88λ/D), 비앵글러(FOV≈λ/d) 세 목표를 동시에 만족하도록 설계했다. 이 과정에서 최소 안테나 간격 26 mm와 최대 기저 202 mm라는 물리적 제약을 적용해 실제 구현 가능성을 확보하였다. 최적화 결과, 고유 샘플 545개, 평균 사이드로브 레벨 –26.29 dB, 그리고 원형 배열 대비 약 10 dB 향상된 SLL을 달성하였다. 시스템 구현은 38 GHz 대역의 AIM 플랫폼을 사용했으며, 15 dBi 3D 프린트형 헬리컬 안테나와 24채널 ADC를 48위치 재구성 가능한 프레임에 장착하였다. 각 배열에 대해 동일한 테스트 타깃(금속 패턴)을 촬영하고, 재구성된 이미지에 대해 구조적 유사도 지수(SSIM)와 피크 사이드로브 레벨(PSL)을 측정했다. 원형 배열은 SSIM≈0.71, PSL≈–17.5 dB였고, 무작위 배열은 SSIM≈0.84, PSL≈–24.9 dB, MO 배열은 SSIM≈0.89, PSL≈–26.3 dB를 기록했다. 이는 고유 샘플 수가 증가함에 따라 이미지 품질과 사이드로브 억제가 동시에 개선된다는 것을 명확히 보여준다. 또한, 논문은 배열 설계 시 해상도와 FOV 사이의 트레이드오프를 수식적으로 제시하였다. 해상도는 가장 긴 기저 Dₓ, Dᵧ에 의해 결정되며, θ_HP​BW≈0.88λ/D로 표현된다. 반면, 비앵글러는 가장 짧은 기저 dₓ, dᵧ에 의해 제한되어 FOV≈λ/d가 된다. 따라서 최적화 과정에서 이 두 파라미터를 동시에 고려하는 것이 중요하다. MO 최적화는 Pareto 전선을 활용해 여러 해를 도출함으로써 설계자가 특정 응용에 맞는 해상도·FOV·샘플링 효율 간의 균형을 선택할 수 있게 한다. 결론적으로, 제한된 하드웨어(24채널) 내에서 배열 레이아웃을 최적화하면 기존 설계 대비 약 20 % 이상의 SSIM 향상과 10 dB 수준의 사이드로브 감소를 달성할 수 있다. 이는 보안 스크리닝, 원격 모니터링, 자율 주행 차량의 환경 인식 등 실시간 고해상도 밀리미터파 이미징이 요구되는 분야에 직접적인 성능 향상을 제공한다. 향후 연구에서는 동적 배열 재구성, 다주파수 동시 운용, 그리고 머신러닝 기반 샘플링 전략을 결합해 더욱 높은 효율과 적응성을 추구할 수 있을 것이다.